La inteligencia artificial progresa constantemente para convertirse en una parte integral de los procesos comerciales. Blockchains también se beneficia en gran medida de la tecnología, especialmente los agentes de IA que pueden automatizar todo tipo de tareas ejecutadas en Onchain. Sin embargo, su integración está abierta para mejorar para conducir a casos de uso más eficientes.
El acelerador de Noticias Blockchain recientemente reunió a los capitalistas de riesgo en una sesión de X Spaces para explorar el asunto. Zoie Zhang, cofundador de Stealth Project; Fiona Ma, la líder de inversión e investigación en DWF Ventures y Samiz Bayan, una inversionista de Draper Dragon, discutió la intersección de agentes de IA y criptografía, cómo Crypto Rails puede mejorar el desarrollo de la IA y los posibles cambiadores de juegos en la industria.
«Necesitamos agentes de IA más avanzados en el mercado», dijo Ma. «Necesitamos agentes de IA que puedan tomar decisiones complejas e interactuar con un montón de plataformas diferentes. En este momento, el mercado está en su mayoría lleno de agentes básicos e intermedios».
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– Noticias Blockchain (@Noticias Blockchain) 19 de marzo de 2025
Los casos de uso real
MA admitió que los inversores a menudo ven la IA como una palabra de moda, especialmente cuando los fundadores no explican claramente por qué la IA es esencial para sus proyectos. Diciendo: «Cuando ves muchos lanzamientos similares sobre la IA sin un caso de uso claro, parece que solo está marcando:» También enfatizó que los agentes de IA pueden mostrar casos de uso específicos.
«Muchos agentes de IA pueden ser una excelente manera de monetizar UGC», señaló Zhang. «Muchos de estos proyectos están realmente impulsados por la comunidad. Por ejemplo, marcos como Griffin AI o OpenAI Swarm hacen que los flujos de trabajo sean más eficientes e interactúen con las personas de una manera significativa».
«Defi y Ai hacen un par fuerte», agregó Bayan. «Y no se trata solo de ejecutar intercambios, se trata de usar AI para monitorear las posiciones, ejecutar francotiradores y actuar cuando estás lejos de tu pantalla».
Ma mencionó un par de proyectos de defai en los que DWF Labs está trabajando. «Heyanon combina la IA conversacional con la agregación de datos en tiempo real. Ayuda a los usuarios a administrar operaciones Defi, como unir, intercambio, apuestas y préstamos, y analizar tendencias al extraer información de plataformas como Twitter, Telegram, Discord y Github».
«Otro proyecto que hemos estado observando de cerca es AI16Z, que está redefiniendo los modelos tradicionales de gestión de fondos. Su agente de IA es como un administrador de fondos de cobertura virtual: no solo sigue las reglas preestablecidas, sino que analiza el sentimiento del mercado, los datos de la cadena y las condiciones de tendencia para tomar decisiones», agregó.
Como señalaron los oradores, también existe una creciente atención sobre cómo los agentes de IA trabajan juntos, particularmente a través de flujos de trabajo de agente y capas de coordinación. Estas configuraciones determinan si los agentes actúan en secuencia o en paralelo y cómo comparten datos y memoria para lograr resultados. «Es fascinante pensar en la orquestación del agente», dijo Zhang. «En el futuro, la gente cree que más del 90% de las funciones de una empresa podrían ser administradas por agentes autónomos (administración, desarrollo empresarial, marketing, contabilidad, todas automatizadas».
Según Zhang, las capas de coordinación que permiten a los agentes trabajar juntos de manera efectiva se convertirán en un área clave de interés: «Necesitamos marcos donde múltiples agentes pueden organizar tareas juntas para producir un resultado significativo».
Ella citó el ejemplo de Nethermind, un L2 ejecutado completamente por agentes autónomos: «Cada agente se registra en la cadena, y las transacciones se rigen por el consenso entre los agentes. A través de Nethermind LaunchPad, los desarrolladores pueden personalizar las cadenas de agentes ejecutados para los casos de uso específicos, lo que abre una gran cantidad de posiciones para la creación de sistemas totalmente autónomos personalizados para diferentes sectores».
En términos de adopción institucional, Bayan citó la incertidumbre regulatoria y los sistemas heredados profundamente arraigados como barreras clave. Sugirió un enfoque híbrido, donde las instituciones continúan dependiendo de los sistemas tradicionales al tiempo que integran blockchain en ciertas áreas, como un compromiso más predecible. «No tienen que entrar, pueden comenzar dejando que ciertas armas experimenten con tecnologías descentralizadas y construyan desde allí», agregó.
Luego señaló a Carv como un ejemplo que las instituciones más grandes podrían adoptar: «Utilizan datos de blockchain para beneficios y credenciales, pero confían en el aprendizaje automático fuera de la cadena para el cálculo, que es un gran modelo de puente».
El futuro del agente de IA
No todos los proyectos de agentes de IA necesitan lanzar con una ficha de inmediato, según Zhang. «Algunos agentes son mejor probados en el mercado primero. Recibir comentarios de los clientes y demostrar que el caso de uso debería venir antes de diseñar la tokenómica. Un token debería mejorar el ecosistema y la gobernanza una vez que se establece el modelo de negocio», enfatizó.
«No estoy diciendo que los agentes de IA tienen que ver con Memecoins, pero el 99% del tiempo, las personas los tratan de esa manera porque se lanzan a través de las ventas de la comunidad», continuó Ma. «Desde una perspectiva de riesgo, queremos ver más proyectos de IA creados para un valor a largo plazo con productos sólidos, ingresos reales y flujo de efectivo recurrente. Necesitamos productos con poder de permanencia, no solo algo que alcanza su punto máximo en TGE y luego desaparece. En este momento, muy pocos proyectos realmente logran una demanda sostenible», señaló.
Bayan se hizo eco de este sentimiento, enfatizando la importancia de la facilidad de uso tanto para los usuarios finales como para los desarrolladores: «Los usuarios ni siquiera deben darse cuenta de que están usando blockchain o web3. El próximo momento innovador será cuando las grandes empresas de Web2 comenzarán a usar compute basado en blockchain. Debe sentirse sin esfuerzo».
Zhang señaló una tendencia de usar agentes de IA, o bots, para simplificar los flujos de trabajo e integrarse estrechamente con las plataformas que los usuarios ya usan, como las redes sociales: “Las funciones como las apuestas sociales o la información de salud pueden ser proporcionadas fácilmente mediante un bot de IA dentro de Twitter u otras plataformas de redes sociales.
Creo que muy pronto veremos productos muy poderosos respaldados por bots impulsados por la IA y agentes de IA simplificados «, concluyó.
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